Syllabus

НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «КИЄВО-МОГИЛЯНСЬКА АКАДЕМІЯ»
Факультет інформатики
Кафедра інформатики


Logo

СИЛАБУС ДИСЦИПЛІНИ: Методи розробки програмних систем

Галузь знань: F Інформаційні технології
Спеціальність: F3 Комп'ютерні науки
Освітньо-професійна програма: «Комп'ютерні науки», бакалавр

1. Обов'язкові компоненти ОП
1.1 Нормативні дисципліни

ВИКЛАДАЧ:
Медвідь С.О., старший викладач кафедри інформатики
E-mail: s.medvid@ukma.edu.ua

ЗАГАЛЬНЕ НАВАНТАЖЕННЯ: 4 кредити ECTS (120 год.)

  • Заняття в аудиторії: 44 год. (11 лекцій і 11 практичних занять по 2 академічні години)
  • Самостійна робота слухачів курсу: 76 год.

Форма підсумкового оцінювання: екзамен

1. Анотація курсу

Курс знайомить з методами, практиками та інструментами, що використовуються в сучасній розробці програмних систем. Студенти вивчатимуть аналіз вимог, проєктування, конструювання, тестування, рефакторинг та еволюцію програмного забезпечення з особливим акцентом на командній роботі, надійності та професійній практиці. Курс орієнтований на проєкт: студенти поступово застосовують методи в командах для створення працюючої програмної системи, використовуючи процеси та інструменти промислового стандарту. Наскрізна тема 2026 року: розробка з допомогою ШІ. Курс показує, як інструменти ШІ змінюють кожну фазу життєвого циклу і чому специфікація та верифікація стають ключовими інженерними навичками.

2. Цілі курсу

  1. Розуміти та застосовувати фундаментальні методи для вимог, проєктування, конструювання та валідації програмних систем.
  2. Використовувати інструменти спільної розробки (контроль версій, CI/CD, фреймворки тестування, генератори документації).
  3. Розвивати навички командної роботи, комунікації та етичної професійної практики в програмній інженерії.
  4. Застосовувати стратегії рефакторингу, надійності та еволюції для підтримки довгоживучих систем.
  5. Інтегрувати тестування та інженерію надійності в кожну фазу життєвого циклу розробки.
  6. Відповідально використовувати інструменти ШІ в розробці: специфікувати завдання, верифікувати результати та розкривати використання згенерованого коду.

3. Компетенції

3.1. Загальні компетенції, що забезпечуються курсом

  • ЗК1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
  • ЗК2. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
  • ЗК3. Знання та розуміння предметної області та розуміння професійної діяльності.
  • ЗК4. Здатність спілкуватися державною мовою як усно, так і письмово.
  • ЗК6. Здатність вчитися й оволодівати сучасними знаннями.
  • ЗК7. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.
  • ЗК9. Здатність працювати в команді.
  • ЗК10. Здатність бути критичним і самокритичним.
  • ЗК11. Здатність приймати обґрунтовані рішення.
  • ЗК12. Здатність оцінювати та забезпечувати якість виконуваних робіт.
  • ЗК13. Здатність діяти на основі етичних міркувань.

3.2. Фахові компетенції спеціальності, що забезпечуються курсом

  • СК5. Здатність здійснювати формалізований опис задач дослідження операцій в організаційно-технічних і соціально-економічних системах різного призначення, визначати їх оптимальні розв’язки, будувати моделі оптимального управління з урахуванням змін економічної ситуації, оптимізувати процеси управління в системах різного призначення та рівня ієрархії.
  • СК6. Здатність до системного мислення, застосування методології системного аналізу для дослідження складних проблем різної природи, методів формалізації та розв’язування системних задач, що мають суперечливі цілі, невизначеності та ризики.
  • СК8. Здатність проєктувати та розробляти програмне забезпечення із застосуванням різних парадигм програмування: узагальненого, об’єктно-орієнтованого, функціонального, логічного, з відповідними моделями, методами й алгоритмами обчислень, структурами даних і механізмами управління.
  • СК10. Здатність застосовувати методології, технології та інструментальні засоби для управління процесами життєвого циклу інформаційних і програмних систем, продуктів і сервісів інформаційних технологій відповідно до вимог замовника.
  • СК15. Здатність до аналізу та функціонального моделювання бізнес-процесів, побудови та практичного застосування функціональних моделей організаційно-економічних і виробничо-технічних систем, методів оцінювання ризиків їх проєктування.

3.3. Програмні результати навчання (ПРН), що забезпечуються курсом

Курс "Методи розробки програмних систем" забезпечує наступні програмні результати навчання згідно з освітньо-професійною програмою "Комп'ютерні науки":

  • ПРН1. Застосовувати знання основних форм і законів абстрактно-логічного мислення, основ методології наукового пізнання, форм і методів вилучення, аналізу, обробки та синтезу інформації в предметній області комп'ютерних наук.
  • ПРН9. Розробляти програмні моделі предметних середовищ, вибирати парадигму програмування з позицій зручності та якості застосування для реалізації методів та алгоритмів розв'язання задач в галузі комп'ютерних наук.
  • ПРН10. Використовувати інструментальні засоби розробки клієнт-серверних застосувань, проєктувати концептуальні, логічні та фізичні моделі баз даних, розробляти та оптимізувати запити до них, створювати розподілені бази даних, сховища та вітрини даних, бази знань, у тому числі на хмарних сервісах, із застосуванням мов веб-програмування.
  • ПРН11. Володіти навичками управління життєвим циклом програмного забезпечення, продуктів і сервісів інформаційних технологій відповідно до вимог і обмежень замовника, вміти розробляти проєктну документацію (техніко-економічне обґрунтування, технічне завдання, бізнес-план, угоду, договір, контракт).
  • ПРН15. Застосовувати знання методології та CASE-засобів проєктування складних систем, методів структурного аналізу систем, об'єктно-орієнтованої методології проєктування при розробці і дослідженні функціональних моделей організаційно-економічних і виробничо-технічних систем.
  • ПРН16. Розуміти концепцію інформаційної безпеки, принципи безпечного проєктування програмного забезпечення, забезпечувати безпеку комп'ютерних мереж в умовах неповноти та невизначеності вихідних даних.

3.4. Відповідність ПРН методам викладання та формам оцінювання

Результати навчання Методи викладання і навчання Форми оцінювання
ПРН1. Застосовувати знання основних форм і законів абстрактно-логічного мислення, основ методології наукового пізнання, форм і методів вилучення, аналізу, обробки та синтезу інформації в предметній області комп'ютерних наук. Лекції з обговоренням. Лабораторні роботи з аналізу вимог та проєктування. Командна робота над проєктом. Оцінювання документів вимог та проєктування. Поточні тести. Взаємні огляди коду.
ПРН9. Розробляти програмні моделі предметних середовищ, вибирати парадигму програмування з позицій зручності та якості застосування для реалізації методів та алгоритмів розв'язання задач в галузі комп'ютерних наук. Лекції з демонстрацією. Практичні лабораторні з конструювання та тестування. Самостійна робота над кодом проєкту. Перевірка якості коду. Автоматизовані тести. Оцінювання фінального проєкту.
ПРН10. Використовувати інструментальні засоби розробки клієнт-серверних застосувань, проєктувати концептуальні, логічні та фізичні моделі баз даних. Лекції з демонстрацією інструментів. Лабораторні з проєктування моделі даних, реалізації API та налаштування CI/CD. Оцінювання моделі даних (ER або доменна модель). Оцінювання специфікації API. Перевірка конвеєра CI/CD.
ПРН11. Володіти навичками управління життєвим циклом програмного забезпечення, продуктів і сервісів інформаційних технологій відповідно до вимог і обмежень замовника. Лекції з кейсами. Міні-ТЗ на етапі пропозиції проєкту. Лабораторні з версіювання та рефакторингу. Командна робота з управління проєктом. Міні-ТЗ (мета, вимоги, обмеження, критерії приймання). Журнал змін (changelog). Семантичне версіювання. Фінальний звіт та демо.
ПРН15. Застосовувати знання методології та CASE-засобів проєктування складних систем, методів структурного аналізу систем, об'єктно-орієнтованої методології проєктування. Лекції з моделювання. Лабораторні з архітектури та UML із використанням CASE-засобу PlantUML. Оцінювання діаграм архітектури (компонентна, послідовності, розгортання). Архітектурні рішення (ADR). Матриця простежуваності.
ПРН16. Розуміти концепцію інформаційної безпеки, принципи безпечного проєктування програмного забезпечення, забезпечувати безпеку комп'ютерних мереж в умовах неповноти та невизначеності вихідних даних. Лекції з безпечного кодування (OWASP) та архітектурних тактик безпеки. Лабораторні зі статичного аналізу безпеки та моделювання загроз. Звіт статичного аналізу безпеки (Bandit, npm audit або аналог). Виявлена вразливість у звіті взаємного огляду коду. Security Rating у SonarCloud.

4. Результати навчання (Learning Outcomes)

  • LO1. Застосовувати методи інженерії вимог (виявлення, специфікація, аналіз ризиків).
  • LO2. Проєктувати архітектури програмного забезпечення, API та моделі з увагою до атрибутів якості.
  • LO3. Реалізовувати програмне забезпечення, використовуючи стандарти кодування, фреймворки та практики захисного програмування.
  • LO4. Планувати та виконувати систематичні заходи з тестування та валідації.
  • LO5. Ефективно використовувати інструменти спільної розробки (VCS, CI/CD, інструменти аналізу).
  • LO6. Рефакторити код та керувати еволюцією з семантичним версіюванням та журналами змін (changelogs).
  • LO7. Застосовувати концепції надійності та відмовостійкості до реальних програмних систем.
  • LO8. Демонструвати командну роботу, комунікацію та етичну професійну практику в командному проєкті.

4.1. Відповідність результатам ABET

Результати навчання курсу підтримують ключові студентські результати (Student Outcomes, SO) ABET, які є фундаментальними здатностями, необхідними для акредитації освітніх програм з комп'ютерних наук. Акредитація ABET гарантує, що випускники можуть ефективно застосовувати інженерні принципи у професійній практиці. Наведене нижче відображення показує, як результати навчання курсу сприяють розвитку здатностей студентів в аналізі проблем, проєктуванні рішень, професійній комунікації та етичній відповідальності -- основних компетенціях, які цінуються роботодавцями та є необхідними для успішної кар'єри в програмній інженерії.

Результат ABET Відповідні LO
SO1 – Аналіз проблем LO1, LO2, LO4, LO7
SO2 – Проєктування/Розробка рішень LO2, LO3, LO6
SO3 – Комунікація LO8
SO5 – Етика та професійна відповідальність LO8

4.2. Відповідність модулям знань CSBOK 2023 з програмної інженерії

Результати навчання цього курсу ретельно узгоджені з областями знань з програмної інженерії згідно з рекомендаціями ACM/IEEE CS2023 Curriculum Guidelines. Структура CS2023 визначає основні компетенції, якими повинні володіти випускники комп'ютерних наук у галузі програмної інженерії, охоплюючи весь спектр від інженерії вимог до надійності систем. Наведене нижче відображення демонструє, як кожен результат навчання курсу безпосередньо відповідає конкретним модулям SE у CS2023, забезпечуючи всебічне охоплення міжнародно визнаних стандартів освіти з програмної інженерії.

Модуль SE Охоплюється в Відповідні РН
SE-Teamwork (Командна робота) Тижні 1, 11 LO8
SE-Requirements (Вимоги) Тиждень 2 LO1
SE-Design (Проєктування) Тижні 3-4 LO2
SE-Construction (Конструювання) Тижні 5-6 LO3
SE-Validation (Валідація) Тижні 6-7, 10 LO4
SE-Tools (Інструменти) Тижні 1, 10 LO5
SE-Refactoring (Рефакторинг) Тиждень 8 LO6
SE-Reliability (Надійність) Тиждень 9 LO7
SEP (Етика) Тижні 1, 11 LO8

5. Тижневий розклад

Тиждень Лекція (2 год) Лабораторна (2 год) ПРН Модулі SE LO
1 Вступ до курсу, моделі життєвого циклу, командна робота та етика Налаштування команди, репозиторій, CI 11, 1 Teamwork, Tools LO5, LO8
2 Інженерія вимог та управління ризиками Користувацькі історії та простежуваність 11, 15, 1 Requirements LO1
3 Проєктування ПЗ I – архітектура та моделі Діаграми архітектури 15, 9, 16 Design LO2
4 Проєктування ПЗ II – API та атрибути якості Специфікація API + відображення NFR 10, 15, 9, 16 Design LO2
5 Конструювання I – стандарти кодування, фреймворки, безпечне кодування Каркас проєкту + статичний аналіз 9, 16 Construction LO3
6 Конструювання II – тестування та налагодження Модульні тести та налагодження 9, 11 Construction, Validation LO3, LO4
7 Верифікація та валідація – стратегії, огляди коду План тестування + взаємні оцінки 15, 11, 16 Validation LO4
8 Рефакторинг та еволюція – версіювання, міграція Рефакторинг + журнал змін 11, 9, 15 Refactoring LO6
9 Інженерія надійності – збої, помилки, відмовостійкість Ін'єкція збоїв + обробка помилок 9, 11 Reliability LO7
10 Інтеграція, CI/CD, системне тестування Робочий процес CI/CD, інтеграційні тести 10, 11 Validation, Tools LO4, LO5
11 Професіоналізм, етика, фінальні презентації проєктів Фінальні демо та взаємна оцінка 11, 15, 1, 16 Teamwork, SEP LO8

6. План лекцій

Лекція 1: Вступ до програмної інженерії та командна робота

  • Структура курсу, цілі, розподіл оцінювання
  • Роль цього курсу в навчальній програмі з комп'ютерних наук
  • Життєві цикли розробки ПЗ: каскадний (Waterfall), ітеративний, гнучкий (agile), DevOps
  • Переваги/обмеження та реальні випадки використання
  • Командна робота: ролі, співпраця, комунікація, вирішення конфліктів, інклюзивність
  • Професійна етика та відповідальність: безпека, захист, конфіденційність, упередженість, сталість
  • Спектр від вайб-кодингу (vibe coding) до агентної інженерії: ШІ стискає життєвий цикл нерівномірно
  • Зміна ролі розробника: від написання коду до специфікації та верифікації
  • Підсумок та огляд лабораторної: налаштування команди, репозиторій, CI

Лекція 2: Інженерія вимог

  • Типи вимог: функціональні vs. нефункціональні
  • Методи виявлення: інтерв'ю, користувацькі історії (user stories), варіанти використання (use cases), спостереження
  • Техніки специфікації та документування: користувацькі історії, критерії прийняття, простежуваність
  • Ідентифікація та управління ризиками
  • Вимоги в епоху ШІ: розмова, що породжує специфікацію і прототип одночасно
  • Підсумок та огляд лабораторної: семінар з вимог

Лекція 3: Проєктування ПЗ I – Архітектура та моделювання

  • Роль проєктування ПЗ в життєвому циклі програмної інженерії
  • Архітектурні стилі та шаблони: багатошарова, клієнт-сервер, мікросервіси, керована подіями
  • UML та базове моделювання: діаграми компонентів, діаграми послідовності
  • Відображення вимог на архітектуру
  • Чому архітектура лишається людською фазою: компроміси, яких моделі не бачать
  • Підсумок та огляд лабораторної: чернетки діаграм архітектури

Лекція 4: Проєктування ПЗ II – API та атрибути якості

  • Принципи хорошого проєктування API: абстракція, простота, узгодженість
  • Документування API (OpenAPI, Swagger)
  • Атрибути якості та компроміси: надійність, підтримуваність, масштабованість, безпека, зручність використання
  • Проєктні антипатерни та "запахи коду"
  • Підсумок та огляд лабораторної: чернетки API та відображення NFR

Лекція 5: Практики конструювання I – Стандарти кодування та фреймворки

  • Важливість конвенцій кодування
  • Безпечне та захисне кодування
  • Ефективне використання бібліотек та фреймворків
  • Документація вихідного коду (docstrings, інструменти автодокументації)
  • Інструменти статичного аналізу та лінтери
  • Безпека згенерованого коду: типові вразливості та статичний аналіз як автоматичний запобіжник
  • Підсумок та огляд лабораторної: каркас проєкту та статичний аналіз

Лекція 6: Практики конструювання II – Тестування та налагодження

  • Основи тестування ПЗ: модульне (unit), інтеграційне, системне тестування
  • Принципи розробки через тестування (TDD)
  • Стратегії налагодження та логування
  • Автоматизовані фреймворки тестування (JUnit, PyTest)
  • Тести як виконувана специфікація: принцип «тести перед генерацією»
  • Підсумок та огляд лабораторної: написання модульних тестів, практика налагодження

Лекція 7: Верифікація та валідація

  • Верифікація vs. валідація
  • Планування тестування та матриці
  • Взаємні огляди коду, статичний та динамічний аналіз
  • Безперервне тестування в конвеєрах CI/CD
  • Вузьке місце верифікації: огляд згенерованого коду, оцінювання результату та траєкторії
  • Підсумок та огляд лабораторної: план тестування + взаємні огляди

Лекція 8: Рефакторинг та еволюція

  • Здоров'я коду, технічний борг та мотивації рефакторингу
  • Поширені патерни рефакторингу (витягнення методу, модуляризація тощо)
  • Принципи еволюції: семантичне версіювання, зворотна сумісність, журнали змін
  • Стратегії міграції та управління ризиками
  • Еволюція з ШІ: рефакторинг успадкованого коду агентами, борг розуміння (comprehension debt)
  • Підсумок та огляд лабораторної: рефакторинг + журнал змін

Лекція 9: Інженерія надійності

  • Розрізнення збоїв (faults), помилок (errors) та відмов (failures)
  • Метрики надійності та відмовостійкість
  • Патерни обробки помилок
  • Стратегії резервування та відновлення
  • Проблема 80%: крайні випадки та обробка помилок як незавершена частина згенерованого коду
  • Підсумок та огляд лабораторної: ін'єкція збоїв та тестування надійності

Лекція 10: Інтеграція та CI/CD

  • Практики безперервної інтеграції та розгортання
  • Автоматизація збірки та тестування
  • Стратегії системного інтеграційного тестування
  • Управління релізами та конвеєри доставки
  • Шлюзи якості (quality gates) для згенерованого коду в CI/CD; фабрична модель розробки
  • Підсумок та огляд лабораторної: конвеєр CI/CD та інтеграційні тести

Лекція 11: Професіоналізм, етика та фінальні презентації

  • Професійна етика та кодекси (ACM/IEEE)
  • Правові та соціальні питання: ліцензування, конфіденційність, інтелектуальна власність, сталість
  • Економіка розробки з ШІ та відповідальність інженера за згенерований код
  • Презентації командних проєктів
  • Взаємні оцінки та рефлексія щодо командної роботи
  • Підсумок курсу та огляд

7. План лабораторних робіт

Артефакти всіх лабораторних публікуються у репозиторії команди, у відповідному підкаталозі docs/. Вага кожної лабораторної в підсумковому рейтингу вказана в дужках; разом 25 балів.

Лабораторна 1: Налаштування команди та інструментів (2 бали)

  • Формування проєктних команд (3-4 учасники)
  • Створення командного статуту (ролі, відповідальності, план комунікації)
  • Розділ «Використання ШІ» у статуті: інструменти команди, правила розкриття, правило злиття лише перевіреного згенерованого коду
  • Налаштування Git репозиторію (стратегія гілкування, трекер завдань)
  • Конфігурація CI (GitHub Actions/GitLab CI)
  • Публікація командного статуту та початкових деталей теми проєкту в репозиторії команди

Лабораторна 2: Семінар з вимог (2 бали)

  • Написання користувацьких історій з критеріями прийняття
  • Ідентифікація та документування нефункціональних вимог
  • Створення матриці простежуваності, що пов'язує історії з NFR
  • Публікація документа вимог та матриці простежуваності у docs/requirements/

Лабораторна 3: Семінар з архітектури (2 бали)

  • Створення високорівневої діаграми архітектури (компоненти + з'єднання)
  • Відображення вимог на компоненти архітектури
  • Побудова моделі даних проєкту (ER або доменна модель)
  • Моделювання загроз: аналіз діаграми розгортання за схемою STRIDE, документування виявлених ризиків
  • Використання CASE-засобу моделювання (PlantUML, Lucidchart, UML інструмент)
  • Публікація діаграм архітектури, моделі даних та проєктних нотаток у docs/architecture/

Лабораторна 4: API та атрибути якості (3 бали)

  • Визначення публічних кінцевих точок API для проєкту
  • Написання специфікації OpenAPI/Swagger
  • Відображення функцій API на NFR (наприклад, час відповіді, безпека)
  • Публікація проєктування API та відображення атрибутів якості у docs/api/

Лабораторна 5: Налаштування конструювання (3 бали)

  • Створення каркасу кодової бази проєкту (налаштування фреймворку)
  • Встановлення стандартів кодування та правил лінтера
  • Інтеграція інструментів статичного аналізу, обов'язково включно з аналізатором безпеки (Bandit, npm audit, SpotBugs або аналог)
  • Виявлення та документування щонайменше однієї потенційної вразливості під час взаємного огляду коду
  • Публікація стандартів кодування, конфігурації інструментів та звіту огляду у docs/code-quality/

Лабораторна 6: Модульне тестування та налагодження (3 бали)

  • Написання початкових модульних тестів для модулів проєкту
  • Запуск тестів зі звітом про покриття
  • Практичні вправи з налагодження (в IDE)
  • Публікація стратегії тестування та підсумку покриття у docs/testing/

Лабораторна 7: Планування тестування та огляди коду (2 бали)

  • Створення чернетки плану тестування з матрицею (модульне/інтеграційне/системне)
  • Проведення взаємних оглядів через pull requests
  • Огляд коду, згенерованого ШІ, за контрольним списком курсу (щонайменше один pull request)
  • Публікація плану тестування та журналів оглядів у docs/validation/

Лабораторна 8: Рефакторинг та управління релізами (3 бали)

  • Ідентифікація "запахів коду", застосування патернів рефакторингу
  • Виконання щонайменше одного рефакторингу з допомогою ШІ-агента; нотатка «Використання ШІ» з описом, що згенеровано і як верифіковано
  • Створення журналу змін та збільшення версії проєкту (semver)
  • Запуск регресійних тестів після рефакторингу
  • Аналіз метрик SonarCloud, включно з Security Rating, до та після рефакторингу
  • Публікація оновленого журналу змін та нотаток з рефакторингу у docs/refactoring/

Лабораторна 9: Надійність та ін'єкція збоїв (2 бали)

  • Реалізація обробки помилок у коді проєкту
  • Ін'єкція збоїв для тестування стійкості
  • Документування режимів відмов та стратегії відновлення
  • Публікація звіту про надійність у docs/reliability/

Лабораторна 10: Інтеграція та CI/CD (3 бали)

  • Додавання інтеграційних тестів до проєкту
  • Конфігурація конвеєра CI/CD для автоматизованого тестування та розгортання
  • Перевірка наскрізної системної інтеграції
  • Публікація налаштування конвеєра та результатів інтеграційних тестів у docs/ci-cd/

Заняття 11 (не оцінюється як лабораторна): Індивідуальні презентації прогресу та рефлексія

  • Індивідуальні презентації (до 5 хвилин на учасника) власного внеску в проєкт
  • Взаємне оцінювання презентацій усіма учасниками групи
  • Рефлексія №2 (оцінюється в межах компонента «Поточні тести та рефлексії», 5 балів), включно з рефлексією про використання ШІ: що делеговано, що верифіковано, які були труднощі

Це заняття не є фінальним захистом проєкту: захист відбувається окремо на консультації (див. §10).

8. Організація навчання: тематичний план

№ Тема Усього Лекції Лабораторні Самостійна
1 Вступ до програмної інженерії, життєвий цикл, командна робота, етика 11 2 2 7
2 Інженерія вимог та управління ризиками 11 2 2 7
3 Проєктування ПЗ I: архітектура та моделювання 11 2 2 7
4 Проєктування ПЗ II: API та атрибути якості 11 2 2 7
5 Конструювання I: стандарти, безпечне кодування, статичний аналіз 11 2 2 7
6 Конструювання II: тестування та налагодження 11 2 2 7
7 Верифікація та валідація 11 2 2 7
8 Рефакторинг та еволюція програмних систем 11 2 2 7
9 Інженерія надійності 11 2 2 7
10 Інтеграція, CI/CD та системне тестування 11 2 2 7
11 Професіоналізм, етика та підсумки курсу 10 2 2 6
РАЗОМ 120 22 22 76

Форма підсумкового контролю: екзамен (захист фінального проєкту та фінальний тест з теорії).

9. Методи оцінювання

9.1. Умови визначення навчального рейтингу дисципліни

Компонент Кількість Макс. балів за одиницю Разом
Лабораторні роботи та вправи 10 2-3 25
Результати середини семестру (Вимоги + проєктування) 2 7-8 15
Поточні тести та рефлексії 5 2 10
РАЗОМ (за роботу в семестрі) 50
Фінальний тест з теорії 1 10 10
Захист фінального проєкту (система + звіт + демо) 1 40 40
ЕКЗАМЕН (захист проєкту + фінальний тест) 50
РАЗОМ 100

Мінімальна кількість балів для допуску до екзамену: 30 балів (60%) за роботу в семестрі.

9.2. Критерії оцінювання

Вид роботи Макс. балів Критерії оцінювання
Лабораторна робота 2-3 3 бали: усі завдання виконано, код і документація відповідають стандартам курсу, подано вчасно, відео пояснює особистий внесок. 2 бали: основні завдання виконано з недоліками в якості, документації або своєчасності. Лабораторні з вагою 3 бали: Лаб 4, 5, 6, 8, 10; з вагою 2 бали: Лаб 1, 2, 3, 7, 9.
Результати середини семестру 7-8 Повнота документації вимог/проєктування, відповідність стандартам, простежуваність, якість діаграм
Поточний тест 2 Правильність відповідей на питання з теорії програмної інженерії
Фінальний тест з теорії 10 Глибина розуміння концепцій курсу, здатність застосовувати теорію до практичних ситуацій
Захист фінального проєкту 40 Документи вимог та проєктування (10), реалізація та якість коду (10), тестування, валідація та надійність (10), фінальний звіт, демо та професійна практика (10). Індивідуальна оцінка коригується за внеском учасника (див. §11).
Екзамен 50 Складається із захисту фінального проєкту (40) та фінального тесту з теорії (10)

9.3. Шкала оцінювання

За шкалою університету За національною шкалою За шкалою ECTS
91 – 100 Відмінно A (відмінно)
81 – 90 Добре B (дуже добре)
71 – 80 Добре C (добре)
66 – 70 Задовільно D (задовільно)
60 – 65 Задовільно E (достатньо)
30 – 59 Незадовільно FX (незадовільно – з можливістю повторного складання)
1 – 29 Незадовільно F (неприйнятно – з обов'язковим повторним курсом)

10. Опис фінального проєкту

Тема: Командна розробка програмної системи

Фінальний проєкт – це семестровий командний проєкт, де студенти застосовують повний життєвий цикл розробки програмних систем: вимоги, проєктування, конструювання, валідація, рефакторинг та доставка.

Кожна команда (3-4 студенти) проєктуватиме та створюватиме працюючу програмну систему помірної складності, демонструючи спільну розробку, професійні інструменти та інженерні методи.

Варіанти проєктів (Приклади ідей)

  • Інструмент управління завданнями та командами (багатокористувацький веб-додаток з дошками завдань, сповіщеннями та звітами)
  • Система управління подіями кампусу (події, бронювання, зворотний зв'язок, надійність під навантаженням)
  • Панель моніторингу IoT (імітація вводу сенсорів, візуалізація даних, надання попереджень)
  • Трекер бюджету та витрат (багатокористувацький, підтримка звітів, експорт, безпечний вхід)

Вимоги

  • Міні-ТЗ (на етапі пропозиції): мета, функціональні вимоги, обмеження, критерії приймання – одна сторінка
  • Вимоги та аналіз ризиків: щонайменше 10 користувацьких історій, матриця простежуваності, ризики + пом'якшення
  • Проєктування: діаграма архітектури, модель даних (ER або доменна), специфікація API, відображення вимог на проєктування
  • Конструювання: код з використанням стандартів, фреймворків, безпечного кодування, автоматизована документація
  • Тестування та валідація: модульні/інтеграційні/системні тести, взаємні огляди (peer reviews), план тестування
  • Рефакторинг та еволюція: докази рефакторингу, семантичне версіювання, журнал змін
  • Інженерія надійності: обробка помилок, тестування ін'єкції збоїв
  • Інструменти та командна робота: VCS, CI/CD, командний статут, докази співпраці
  • Етика та професіоналізм: заява про конфіденційність, ліцензування, інклюзивність
  • Використання ШІ: розділ у командному статуті та нотатки «Використання ШІ» в артефактах (див. Політику використання ШІ)

Результати

Проєкт розвивається інкрементально: кожна лабораторна робота є його черговим етапом, і артефакти лабораторних (§7) є артефактами проєкту. Окремих проєктних дедлайнів поза лабораторними немає. Контрольних точок три:

  1. Пропозиція проєкту (Тиждень 1-2): опис теми, ролі користувачів, 5-7 ключових функцій, міні-ТЗ.
  2. Проміжне оцінювання (після Тижня 6, 15 балів): стан документації та здатність системи запускатися. Критерії – в окремому документі «Проміжне оцінювання».
  3. Захист фінального проєкту (на консультації, 40 балів): система, репозиторій з CI/CD, документація, фінальний звіт, демонстрація.

Оцінювання проєкту (40% від загальної оцінки за курс)

  • Документи вимог та проєктування – 10%
  • Реалізація та якість коду – 10%
  • Тестування, валідація та надійність – 10%
  • Фінальний звіт, демо та професійна практика – 10%

Захист фінального проєкту (на консультації)

  • 25 хвилин на команду: 15 хвилин презентації та 10 хвилин запитань і відповідей
  • Присутність усієї команди обов'язкова; відсутність на захисті означає нульову індивідуальну оцінку за проєкт
  • Демонстрація працюючої системи (розгорнутої онлайн або запущеної локально) та ключових сценаріїв із користувацьких історій
  • Кожен учасник представляє власний внесок; внесок підтверджується історією комітів, відео та взаємним оцінюванням
  • Форми взаємної оцінки, заповнені всіма учасниками
  • Коротке есе-рефлексія (індивідуальне, 1-2 сторінки) про командну роботу та етичні виклики

Захід записується. Детальний регламент і критерії – в окремому документі «Захист фінального проєкту».

11. Політика подання та індивідуальна відповідальність

Дедлайни

  • Єдиний дедлайн для всіх лабораторних результатів: не пізніше, ніж за 24 години до початку наступної лабораторної роботи за розкладом вашої групи.
  • Дедлайн є дедлайном. У час дедлайну автоматичний скрипт "збере" ваші репозиторії для оцінювання; усе, що не закомічено на той момент, не оцінюється.
  • Єдиний виняток – поважна причина, підтверджена медичною довідкою за відповідні дати.
  • Автентичність довідки перевіряється Медичним відділом НаУКМА.
  • Пізні подання без поважних медичних причин не приймаються.

Репозиторії

  • Кожна команда підтримуватиме єдиний Git репозиторій для проєкту.
  • Документація проєкту організована за темами в каталозі docs/:
    • docs/requirements/ – вимоги, користувацькі історії, матриця простежуваності
    • docs/architecture/ – діаграми, модель даних, ADR, модель загроз
    • docs/api/ – специфікація API та атрибути якості
    • docs/code-quality/ – стандарти, статичний аналіз, звіти оглядів
    • docs/testing/, docs/validation/ – стратегія тестування, план тестування, журнали оглядів
    • docs/refactoring/, docs/reliability/, docs/ci-cd/ – артефакти відповідних лабораторних
  • Посилання на індивідуальні відео подаються у Labs/LabNN/video_[ваше_ім'я].txt.
  • Всі файли подання та посилання на відео-описи повинні бути закомічені до дедлайну.

Індивідуальна відповідальність (Відео-презентації)

  • На додаток до командних результатів, кожен студент повинен подати коротку відео-презентацію (максимум 5 хвилин, це важливо) для кожного основного результату проєкту.
  • Мета: продемонструвати ваш індивідуальний внесок у командний проєкт.
  • Відео повинно включати:
    • Демонстрацію екрану вашого коду / документа / тесту / конфігурації CI тощо.
    • Коротке голосове пояснення того, що ви зробили, ключові рішення та як це вписується в проєкт.
  • Формат подання:
    • Створіть текстовий файл у папці результату з вашим посиланням на відео Loom (або подібне).
    • Назва файлу: video[вашеім'я].txt
    • Приклад: Lab02/video_oleksandra_peliukh.txt
    • Не завантажуйте саме відео в репозиторій. Потрібне лише посилання.
    • Безкоштовних акаунтів Loom достатньо для цієї мети.

Взаємна оцінка

  • На середині проєкту (Тиждень 6) та перед захистом студенти заповнюватимуть конфіденційну взаємну оцінку.
  • Критерії (оцінка 1-5 за кожним): якість внеску, надійність (відвідуваність, дотримання дедлайнів), співпраця, ініціативність.
  • Взаємна оцінка є однією зі складових індивідуального коефіцієнта внеску (див. «Коригування оцінок» нижче), а не окремою поправкою до оцінки.

Лабораторна робота та виконання вдома

  • Лабораторні розроблені для практичної роботи та моніторингу прогресу.
  • Фіналізовані результати повинні бути подані в репозиторії, навіть якщо більша частина роботи виконується вдома.
  • Історія комітів репозиторію буде перевірятися для підтвердження активної участі всіх членів команди.

Коригування оцінок

Оцінка за проєкт є командною, але індивідуальна оцінка кожного учасника обчислюється з неї за формулою:

Індивідуальна оцінка = Командна оцінка × Множник допуску × Коефіцієнт внеску

  • Множник допуску відображає виконання обов'язкових умов: присутність на захисті (обов'язкова: за відсутності індивідуальна оцінка дорівнює нулю), есе-рефлексія, значущі коміти, відео та жива презентація, заповнена взаємна оцінка. За виконання всіх умов множник дорівнює 1,0.
  • Коефіцієнт внеску лежить у діапазоні 0,5-1,2 і поєднує три незалежні джерела: аналіз репозиторію (історія комітів, авторство коду, участь в оглядах PR) – 50%, взаємна оцінка – 30%, якість відповідей на захисті – 20%.
  • Учасники, які системно працюють нижче рівня команди, отримують нижчу оцінку, ніж базова командна; виняткові учасники – вищу, до 120% базової.
  • Розбіжність між джерелами (наприклад, високий обсяг комітів за низької взаємної оцінки) є підставою для ручного перегляду викладачем.

Детальний регламент, шкали та приклади обчислення – в окремому документі «Захист фінального проєкту».

12. Контрольний список термінів подання результатів

Цей контрольний список підсумовує тижневі результати для курсу "Методи розробки програмних систем". Кожен пункт повинен бути поданий до дедлайну відповідного тижня. Всі подання повинні бути закомічені в командний репозиторій з включеними індивідуальними посиланнями на відео Loom не пізніше, ніж за 24 години до початку наступної лабораторної роботи за вашим розкладом в офіційно призначеній групі.

Тиждень Результат Вимога індивідуального відео
1 Командний статут + Налаштування репозиторію + Конвеєр CI Кожен учасник: відео Loom, що показує налаштування репозиторію або внесок у CI
2 Документ вимог (користувацькі історії, NFR, матриця простежуваності) Кожен учасник: відео Loom, що пояснює особистий внесок у вимоги
3 Діаграма архітектури та відображення Кожен учасник: відео Loom з проходженням частини архітектури або відображення
4 Специфікація API + Відображення атрибутів якості Кожен учасник: відео Loom з презентацією роботи над API або атрибутами якості
5 Каркас проєкту + Стандарти кодування + Статичний аналіз Кожен учасник: відео Loom, що показує каркас коду або налаштування статичного аналізу
6 Набір модульних тестів + Звіт про покриття Кожен учасник: відео Loom про реалізовані тести/налагодження
7 План тестування + Журнали взаємних оглядів (peer review) Кожен учасник: відео Loom, що пояснює планування тестування або діяльність з огляду коду
8 Рефакторений реліз + Журнал змін Кожен учасник: відео Loom, що демонструє виконаний рефакторинг
9 Звіт про надійність + Докази ін'єкції збоїв Кожен учасник: відео Loom, що показує покращення надійності/тести збоїв
10 Конвеєр CI/CD + Інтеграційні тести Кожен учасник: відео Loom з презентацією внеску в інтеграцію/CI
11 Фінальна демонстрація проєкту + Звіт + Есе-рефлексія Кожен учасник: відео Loom з підсумком особистого внеску в фінальну систему

13. Джерела та література

13.1. Основна література

  • IEEE Computer Society. SWEBOK Guide v4.0: Guide to the Software Engineering Body of Knowledge. IEEE, 2024. Електронний ресурс (копія в репозиторії курсу: references/swebok-v4.pdf) – базове джерело для тем 1-11
  • ACM/IEEE-CS Joint Task Force. CS2023: Computer Science Curricula 2023. ACM, 2023. Електронний ресурс – модулі SE та SEP
  • DORA / Google Cloud. State of AI-assisted Software Development, 2025. (копія в репозиторії курсу: references/2025_state_of_ai_assisted_software_development.pdf) – метрики DORA, тема 10
  • Osmani, A., Saboo, S. & Kartakis, S. The New SDLC With Vibe Coding. Google, 2026. Kaggle (копія в репозиторії курсу: references/2026_the_new_sdlc_with_vibe_coding.pdf) – наскрізна тема ШІ; теми 1, 7, 8, 11
  • Sommerville, I. Software Engineering, 10th Ed. Pearson, 2016 – розділи 1-4 (життєвий цикл, вимоги), доступно в бібліотеці НаУКМА
  • Pressman, R. & Maxim, B. Software Engineering: A Practitioner's Approach, 9th Ed. McGraw-Hill, 2020 – розділи з проєктування та тестування, доступно в бібліотеці НаУКМА

13.2. Додаткова література

  • Bass, L., Clements, P. & Kazman, R. Software Architecture in Practice, 4th Ed. Addison-Wesley, 2021 – тема 3
  • Forsgren, N., Humble, J. & Kim, G. Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps. IT Revolution, 2018 – тема 10, походження метрик DORA
  • Beyer, B. et al. Site Reliability Engineering. O'Reilly, 2016 та The Site Reliability Workbook. O'Reilly, 2018 – тема 9 (SLI, SLO, бюджет помилок)
  • Fowler, M. Refactoring: Improving the Design of Existing Code, 2nd Ed. Addison-Wesley, 2018 – тема 8
  • Feathers, M. Working Effectively with Legacy Code. Prentice Hall, 2004 – тема 8 (характеризаційні тести)
  • Martin, R.C. Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship. Prentice Hall, 2008 – тема 5

13.3. Інтернет-ресурси

14. Метод викладання

Метод викладання

  • Лекції – Сесії, зосереджені на концепціях, з кейсами, реальними прикладами та обговоренням. Лекції представляють теорію та методи, часто безпосередньо пов'язуючи з тижневою лабораторною роботою та результатами проєкту.
  • Лабораторні роботи – Керовані практичні сесії, де студенти починають практичну роботу над тижневими завданнями та командним проєктом. Хоча лабораторні наголошують на співпраці в класі, фінальні результати повинні бути закомічені в командний репозиторій до дедлайну.
  • Документація у GitHub – Всі матеріали курсу (силабус, конспекти лекцій, лабораторні завдання, завдання, опис проєкту) розміщені у GitHub репозиторії курсу. Викладачі та асистенти підтримують структуру і матеріали курсу, тоді як студенти додають свій внесок, документуючи прогрес проєкту своєї команди, діляться рішеннями та редагують спільні ресурси.
  • Документація командних проєктів – Кожна команда веде документацію свого проєкту в каталозі docs/ власного репозиторію: статут, вимоги, проєктні рішення, результати лабораторних та посилання на демо. Це забезпечує прозорість прогресу та сприяє відповідальності, а також робить документацію об'єктом оцінювання нарівні з кодом.
  • Підтримка – Години консультацій, дискусійні форуми та сесії зворотного зв'язку за проєктом.

Курс викладається як поєднання традиційних лекцій, практичних лабораторних робіт та спільної роботи над документацією. Markdown-документація в репозиторіях курсу та команд слугує центральним хабом для контенту курсу та командної роботи, роблячи сам курс вправою в професійній документації та обміні знаннями. Студенти вчаться не лише розробляти програмні системи, але й документувати, пояснювати та комунікувати свою роботу в спільному середовищі: ключові навички для реальних інженерних команд.

15. ПОЛІТИКА ДОБРОЧЕСНОСТІ

Виконання навчальних завдань і робота в курсі має відповідати вимогам «Положення про Академічну доброчесність здобувачів освіти у НаУКМА» (затверджене наказом № 112 від 07.03.2018 року)

https://www.ukma.edu.ua/index.php/about-us/sogodennya/dokumenty-naukma/cat_view/1-dokumenty-naukma/12-normatyvna-baza-naukma/6-systema-zabezpechennia-iakosti-osvitnoi-diialnosti-ta-iakosti-vyshchoi-osvity/71-normatyvni-dokumenty

Використання інструментів штучного інтелекту регулюється документом «Політика використання штучного інтелекту». Розкрите і верифіковане використання ШІ не є порушенням академічної доброчесності; приховане, неверифіковане або сфабриковане використання розглядається як порушення.

Затверджено на засіданні кафедри інформатики
факультету інформатики
_ ____ 2025 р. (Протокол № ___)